🤖 由 文心大模型 生成的文章摘要
枢途科技完成数千万元天使轮融资，其自主研发的
专注于多模态具身智能数据采集与模型技术研发的高科技企业——枢途科技宣布完成数千万元天使轮融资。此次融资的顺利落地，不仅为公司后续技术研发、团队扩建与市场拓展注入强劲动力，更标志着资本市场对多模态具身智能赛道，以及枢途科技核心技术实力与商业化潜力的高度认可。
作为当前人工智能领域的重要细分方向，多模态具身智能聚焦于让机器像人类一样，通过视觉、听觉、触觉等多感官通道感知环境，并结合物理实体（如机器人躯体）完成真实世界中的交互任务，其广泛应用于智能家居、工业机器人、自动驾驶、医疗康复等领域。而高质量、大规模的多模态具身数据，正是推动该领域模型训练与技术落地的核心基础——然而，传统数据采集模式普遍面临数据维度单一、标注成本高昂、场景覆盖有限等问题，数据获取成本居高不下，成为制约行业快速发展的关键瓶颈。
枢途科技自主研发的SynaData数据管线解决方案，恰恰针对这一行业痛点实现了突破性创新。该方案依托公司在计算机视觉、多模态数据融合、自动化数据处理等领域的核心技术积累，构建了一套从互联网视频中高效提取多模态具身数据的全流程体系。具体而言，SynaData能通过先进的算法模型，自动识别并分离互联网视频中的视觉图像（如物体形态、场景布局、动作轨迹）、音频信息（如环境音效、语音指令），甚至通过视觉特征反推物理交互逻辑（如物体抓取力度、运动力学特征），将原本分散、非结构化的视频资源，转化为可直接用于第三方具身模型训练的标准化、多维度数据。
更值得关注的是，SynaData方案在成本控制上展现出显著优势。通过自动化数据提取与清洗流程，该方案大幅减少了传统数据采集过程中对人工标注的依赖，同时最大化利用互联网现有视频资源，避免了从零构建专用数据采集场景的高额投入。据枢途科技透露，基于SynaData解决方案，综合数据采集成本已降至行业平均水平的千分之五，这一成本优势将极大降低多模态具身智能模型的研发门槛，吸引更多中小团队与企业参与到技术探索中，进而加速整个赛道的产业化进程。
从行业价值来看，枢途科技的技术路径不仅解决了“数据供给”与“成本控制”的双重难题，更构建了“数据-模型-应用”的生态联动基础。目前，已有多家专注于具身机器人、智能交互设备研发的企业与枢途科技达成合作，通过SynaData获取定制化多模态数据服务，用于优化自身模型的环境感知精度与物理交互能力。随着数据积累与技术迭代，SynaData方案还可根据不同行业场景（如工业装配、家庭服务、医疗护理）的需求，拓展数据提取维度与场景适配能力，进一步扩大服务边界。
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